세계적인 암 연구 기관인 하버드 의대 다나-파버 암 연구소가 연구 부정 이슈에 휩싸여 논문 6편을 철회하고 31편에 대해선 자체 조사에 나섰다.

2022년 연구 부정으로 의학계에 파문을 일으켰던 알츠하이머 병의 기전 논문 사례처럼 암 연구소는 주로 이미지를 차용하거나 반복 사용하는 식으로 데이터에 변형을 가한 것.

이미지 조작 가능성을 제기한 블로거가 인공지능(AI) 기반의 이미지 복제 확인 툴을 활용, 저격했다는 점에서 AI가 연구 부정도 잡아내는 시대에 접어들었다는 평가도 나온다.

다나-파버 암 연구소의 연구 부정 이슈는 숄토 데이비드(Sholto David) 블로거의 저격 게시글로부터 시작됐다(https://forbetterscience.com/2024/01/02/dana-farberications-at-harvard-university/).

그는 "연구소의 데이터 위조 수준은 아마추어적이고 과도하다"며 "모든 트릭을 동원해도 원하는 결과를 제공하지 못하자 실패한 과학자는 최후의 수단으로 이미지 데이터 복제를 했다"고 지적했다.

그는 "이런 쓰레기 과학을 위해 수십억 달러가 소모됐지만 관련자들은 많은 학문적 경력을 쌓고 일부는 매우 부자가 돼 다나-파버 연구소에 자리를 잡았다"며 용의선상에 있는 연구소 CEO인 로리 H. 글림처(Laurie H. Glimcher)부터 최고 운영 책임자인 윌리엄 한(William Hahn)을 포함한 수많은 공동 저자의 이름을 나열했다.

암 연구소의 데이터 조작은 2년 전 연구 부정 의혹에 휩싸인 미네소타대 신경과학자 실바인 레스네(Sylvain Lesné) 교수의 연구(DOI.ORG/10.1038/NATURE04533)와 유사하게 주로 이미지 변형, 복제에 초점을 맞췄다.

다양한 소속 연구원들의 공동 저작 논문 이미지는 일부 이미지를 복제하거나 변형하는 방식으로 수 십장에 걸쳐 데이터를 조작했다는 게 블로거의 판단.

숄토 데이비드는 각종 복제된 이미지를 열거하며 "논문의 이미지는 포토샵이 관련돼 있다는 것을 확신할 수 있을 정도로 충분히 고품질"이라고 평가하기도 했다.

이와 관련 암 연구소는 논문에 오류가 있음을 인정하면서도 이미지 복제만으로 연구 부정을 단정지을 수는 없다는 입장이다.

암 연구소 연구 청렴 책임자인 바렛 롤린스(Barrett Rollins)는 6건의 논문은 철회가 진행 중이며, 31건은 수정이 필요한 것으로 확인됐지만 "이미지 불일치가 있다는 것은 저자가 속이려는 의도를 보여주는 증거가 아니"라고 선을 그었다.

실제로 연구 논문이 학술지에 게재된 이후에도 수정이나 오류·편견·데이터 오염 등으로 인해 철회가 발생하는 만큼 논문 철회를 단순한 실수인지 아니면 의도적인 연구 부정행위인지 속단할 수 없다는 것.

암 연구소는 이외에도 16편의 논문을 자체 조사하고 있고, 연구 부정 의혹에 휩싸인 논문 중 3편은 데이터 이상이 없는 것으로 자체 판단을 내렸다.

이번 저격에는 AI 기반의 분석 툴이 활용됐다는 점에서 관심이 집중되고 있다.

숄토 데이비드는 "공은 (최초로 문제를 제기한) 온라인 동료 검토 플랫폼 PubPeer의 익명이나 이름이 붙은 논평가들에게 전달돼야 한다"며 "(이미지 확인에) ImageTwin.ai의 도움을 받기도 했다"고 공개했다.

Imagetwin은 과학 논문의 이미지에서 무결성 문제를 감지하기 위한 AI 기반 소프트웨어로 여러 논문들 사이에서 이미지의 차용 여부, 혹은 회전, 축소, 반전과 같은 이미지 변형 여부 등을 자동으로 찾아낸다.